Resumen

Row

Última actualización: 2020-07-02

Row

Casos positivos

4,023 ( 270 + )

Casos activos

2,417 (60.1%)

Casos recuperados

1,589 (39.5%)

Casos fallecidos

17 (0.4%)

Row

Hospitalizados

60 ( 10 + )

En salón

54 (10+)

En UCI

6 (10%)

Row

Gráfico de variación de las cantidades de casos en el tiempo

Tabla de cantidades de casos en cantones

Casos positivos

Row

Última actualización: 2020-07-02

Row

Casos positivos

4,023 ( 270 + )

Mujeres

1,721 (42.8%)

Hombres

2,302 (57.2%)

Menores

580 (14.4%)

Adultos Mayores

191 (4.7%)

Row

Mapa de casos positivos en cantones

Gráfico de cantones con mayor cantidad de casos positivos

Casos activos

Row

Última actualización: 2020-07-02

Row

Casos activos

2,417 ( 196 + )

Mujeres

1,000 (41.4%)

Hombres

1,417 (58.6%)

Menores

370 (15.3%)

Adultos Mayores

112 (4.6%)

Row

Mapa de casos activos en cantones

Gráfico de cantones con mayor cantidad de casos activos

Casos recuperados

Row

Última actualización: 2020-07-02

Casos fallecidos

Row

Última actualización: 2020-07-02

---
title: "Estado del COVID-19 en Costa Rica( Por Kenneth Maitland Nieto )"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    social: menu
    source_code: embed
    vertical_layout: fill    
---

```{r setup, include=FALSE}

#-------------------- Paquetes --------------------

library(flexdashboard)
library(emojifont)
library(plotly)
library(dygraphs)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(sf)
library(leaflet)

#-------------------- Colores ---------------------

color_positivos <- 'blue'
color_activos <- 'red'
color_recuperados <- 'green'
color_fallecidos <- 'purple'

color_nuevos_positivos <- 'pink'

color_hospitalizados <- 'pink'
color_salon <- 'pink'
color_uci <- 'pink'

#--------------------- Íconos ---------------------

icono_positivos <- 'fa-chart-line'
icono_activos <- 'fas fa-user-md'
icono_recuperados <- 'fa-home'
icono_fallecidos <- 'fa-ribbon'
icono_nuevos_positivos <- 'fas fa-user-md'

icono_hospitalizados <- 'far fa-hospital'
icono_salon <- 'fa-procedures'
icono_uci <- 'fa-procedures'

icono_mujeres <- 'fa-pills'
icono_hombres <- 'fa-pills'
icono_menores <- 'fa-pills'
icono_am <- 'fa-pills'

#--------------- Otros parámetros -----------------

# Separador para lectura de datos CSV
caracter_separador <- ','


#--------------- Archivos de datos ----------------

archivo_general_pais <- 'https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/covid19/ms/07_02_CSV_GENERAL.csv'


archivo_positivos_cantones <-'https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/covid19/ms/07_02_CSV_POSITIVOS.csv'

archivo_activos_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/covid19/ms/07_02_CSV_ACTIVOS.csv'


archivo_recuperados_cantones<-'https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/covid19/ms/07_02_CSV_RECUP.csv'
 

archivo_fallecidos_cantones <-'https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/covid19/ms/07_02_CSV_FALLECIDOS.csv'



#---------------------- Datos ---------------------

# Data frame de datos generales por país
df_general_pais <- read.csv(archivo_general_pais, sep = caracter_separador)
df_general_pais$FECHA <- as.Date(df_general_pais$FECHA, "%d/%m/%Y")

# Data frame de datos generales por país en la última fecha
df_general_pais_ultima_fecha <- 
  df_general_pais %>%
  filter(FECHA == max(FECHA, na.rm = TRUE))

# Data frame de casos positivos por cantón
df_positivos_cantones_ancho <- read.csv(archivo_positivos_cantones, sep = caracter_separador)
df_positivos_cantones <-
  df_positivos_cantones_ancho %>%
  pivot_longer(cols = c(-cod_provin, -provincia, -cod_canton, -canton), names_to = "fecha", values_to = "positivos")
df_positivos_cantones$fecha <- as.Date(df_positivos_cantones$fecha, "X%d.%m.%Y")

# Data frame de casos positivos por cantón en la última fecha
df_positivos_cantones_ultima_fecha <- 
  df_positivos_cantones %>%
  filter(fecha == max(fecha, na.rm = TRUE)) %>%
  select(cod_canton, positivos)


# Data frame de casos activos por cantón
df_activos_cantones_ancho <- read.csv(archivo_activos_cantones, sep = caracter_separador)
df_activos_cantones <-
  df_activos_cantones_ancho %>%
  pivot_longer(cols = c(-cod_provin, -provincia, -cod_canton, -canton), names_to = "fecha", values_to = "activos")
df_activos_cantones$fecha <- as.Date(df_activos_cantones$fecha, "X%d.%m.%Y")

# Data frame de casos activos por cantón en la última fecha
df_activos_cantones_ultima_fecha <- 
  df_activos_cantones %>%
  filter(fecha == max(fecha, na.rm = TRUE)) %>%
  select(cod_canton, activos)

# Data frame de casos recuperados por cantón
df_recuperados_cantones_ancho <- read.csv(archivo_recuperados_cantones, sep = caracter_separador)
df_recuperados_cantones <-
  df_recuperados_cantones_ancho %>%
  pivot_longer(cols = c(-cod_provin, -provincia, -cod_canton, -canton), names_to = "fecha", values_to = "recuperados")
df_recuperados_cantones$fecha <- as.Date(df_recuperados_cantones$fecha, "X%d.%m.%Y")
  
  
# Data frame de casos recuperados por cantón en la última fecha
df_recuperados_cantones_ultima_fecha <- 
  df_recuperados_cantones %>%
  filter(fecha == max(fecha, na.rm = TRUE)) %>%
  select(cod_canton, recuperados)



# Data frame de casos fallecidos por cantón
df_fallecidos_cantones_ancho <- read.csv(archivo_fallecidos_cantones, sep = caracter_separador)
df_fallecidos_cantones <-
  df_fallecidos_cantones_ancho %>%
  pivot_longer(cols = c(-cod_provin, -provincia, -cod_canton, -canton), names_to = "fecha", values_to = "fallecidos")
df_fallecidos_cantones$fecha <- as.Date(df_fallecidos_cantones$fecha, "X%d.%m.%Y")
    
  
# Data frame de casos fallecidos por cantón en la última fecha
df_fallecidos_cantones_ultima_fecha <- 
  df_fallecidos_cantones %>%
  filter(fecha == max(fecha, na.rm = TRUE)) %>%
  select(cod_canton, fallecidos)
  


# Objeto sf de cantones
#url_base_wfs_ign_5mil <- "http://geos.snitcr.go.cr/be/IGN_5/wfs?"
#solicitud_wfs_ign_5mil_cantones <- #"request=GetFeature&service=WFS&version=2.0.0&typeName=IGN_5:limitecantonal_5k&outputFormat=application/json"
#sf_cantones <-
 # st_read(paste0(url_base_wfs_ign_5mil, solicitud_wfs_ign_5mil_cantones)) %>%
  #st_simplify(dTolerance = 1000) %>%
  #st_transform(4326)

sf_cantones <- st_read('https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/delimitacion-territorial-administrativa/cr/ign/cr_limite_cantonal_ign_wgs84.geojson')



# Objeto sf de casos positivos en cantones en la última fecha
sf_positivos_cantones_ultima_fecha <-
  left_join(sf_cantones, df_positivos_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
  arrange(desc(positivos))


# Objeto sf de casos activos en cantones en la última fecha
sf_activos_cantones_ultima_fecha <-
  left_join(sf_cantones, df_activos_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
  arrange(desc(activos))

# Objeto sf de casos recuperados en cantones en la última fecha
sf_recuperados_cantones_ultima_fecha <-
  left_join(sf_cantones, df_recuperados_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
  arrange(desc(recuperados))


# Objeto sf de casos fallecidos en cantones en la última fecha
sf_fallecidos_cantones_ultima_fecha <-
  left_join(sf_cantones, df_fallecidos_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
  arrange(desc(fallecidos))


# Objeto sf de casos general en cantones en la última fecha  
  
sf_general_1_cantones_ultima_fecha <-
  left_join(sf_cantones, df_positivos_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
  arrange(desc(positivos))
  
  
sf_general_2_cantones_ultima_fecha <-
  left_join(sf_general_1_cantones_ultima_fecha , df_activos_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
  arrange(desc( activos))
 
sf_general_3_cantones_ultima_fecha <-
  left_join(sf_general_2_cantones_ultima_fecha , df_recuperados_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
  arrange(desc( recuperados))
  

sf_general_definitivo_cantones_ultima_fecha <-
  left_join(sf_general_3_cantones_ultima_fecha , df_fallecidos_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
 arrange(desc( fallecidos))


```

Resumen
=======================================================================
Row {data-height=1}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización: `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA`**


Row
-----------------------------------------------------------------------

### Casos positivos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$positivos, big.mark = ","), " (", 
                       (df_general_pais_ultima_fecha$nue_posi), "+", ")" ,  sep = " "), 
         caption = "Total de casos positivos", 
         icon = icono_positivos, 
         color = color_positivos
 )
```

### Casos activos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$activos, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$activos / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Total de casos activos",
         icon = icono_activos, 
         color = color_activos
)
```

### Casos recuperados {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Total de casos recuperados",
         icon = icono_recuperados, 
         color = color_recuperados
)
```

### Casos fallecidos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Total de casos fallecidos",
         icon = icono_fallecidos, 
         color = color_fallecidos
)
```

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Hospitalizados {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$hospital, big.mark = ","), "(", 
                       (df_general_pais_ultima_fecha$nue_salon), "+", ")", sep = " "), 
         caption = "Total de hospitalizados", 
         icon = icono_hospitalizados,
         color = color_hospitalizados
)
```

### En salón {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$salon, big.mark = ","), " (", 
                       (df_general_pais_ultima_fecha$nue_salon), "+", ")", sep = ""), 
         caption = "Hospitalizados en salón",
         icon = icono_salon, 
         color = color_salon
)
```

### En UCI {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$UCI, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$UCI / df_general_pais_ultima_fecha$hospital, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Hospitalizados en UCI",
         icon = icono_uci, 
         color = color_uci
)
```

Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Gráfico de variación de las cantidades de casos en el tiempo
```{r}
plot_ly(data = df_general_pais,
                x = ~ FECHA,
                y = ~ positivos, 
                name = 'Positivos', 
                type = 'scatter',
                mode = 'lines',
                line = list(color = color_positivos)) %>%
  add_trace(y = ~ activos,
                    name = 'Activos',
                    mode = 'lines',
                    line = list(color = color_activos)) %>%
  add_trace(y = ~ RECUPERADOS,
                    name = 'Recuperados',
                    mode = 'lines',
                    line = list(color = color_recuperados)) %>%
  add_trace(y = ~ fallecidos,
                    name = 'Fallecidos',
                    mode = 'lines',
                    line = list(color = color_fallecidos)) %>%  
  layout(title = "",
                 yaxis = list(title = "Cantidad de casos"),
                 xaxis = list(title = "Fecha"),
                 legend = list(x = 0.1, y = 0.9),
                 hovermode = "compare") %>%  
                 config(locale = "es")
```

### Tabla de cantidades de casos en cantones
```{r}
st_drop_geometry(sf_general_definitivo_cantones_ultima_fecha ) %>% 
  select(Provincia = provincia, Canton = canton, Positivos = positivos, Activos = activos, 
         Recuperados = recuperados, Fallecidos = fallecidos ) %>%
  DT::datatable(rownames = FALSE,
                options = list(searchHighlight = TRUE, 
                               language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
                               )
  )
```

Casos positivos
=======================================================================
Row {data-height=1}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización: `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA`**


Row
-----------------------------------------------------------------------


### Casos positivos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$positivos, big.mark = ","), " (", 
                       (df_general_pais_ultima_fecha$nue_posi), "+", ")" ,  sep = " "), 
         caption = "Total de casos positivos", 
         icon = icono_positivos, 
         color = color_positivos
 )
```


### Mujeres {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$muj_posi, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$muj_posi / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Total de mujeres positivas",
         icon = icono_mujeres, 
         color = color_positivos
)
```



### Hombres {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$hom_posi, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$hom_posi / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Total de hombres positivos",
         icon = icono_hombres, 
         color = color_positivos
)
```



### Menores {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$menor_posi, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$menor_posi / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Total de menores positivos",
         icon = icono_menores, 
         color = color_positivos
)
```

### Adultos Mayores {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$am_posi, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$am_posi / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Total de adultos mayores positivos",
         icon = icono_am, 
         color = color_positivos
)
```


Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Mapa de casos positivos en cantones
```{r}

paleta_azul <- colorBin(palette = "Blues", 
                        domain = sf_positivos_cantones_ultima_fecha$positivos,
                        bins = 10
               )

leaflet_cantones <- leaflet(sf_positivos_cantones_ultima_fecha) %>% 
  fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>%
  addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
  addPolygons(fillColor = ~paleta_azul(positivos), stroke=T, fillOpacity = 1,
              color="black", weight=0.2, opacity= 0.5,
              group = "Cantones",
              popup = paste("Provincia: ", sf_positivos_cantones_ultima_fecha$provincia, "
", "Cantón: ", sf_positivos_cantones_ultima_fecha$canton, "
", "Positivos: ", sf_positivos_cantones_ultima_fecha$positivos ) ) %>% addLegend("bottomright", pal = paleta_azul, values = ~positivos, title = "Casos positivos", opacity = 1 ) %>% addLayersControl( baseGroups = c("OpenStreetMap"), overlayGroups = c("Cantones"), options = layersControlOptions(collapsed = TRUE) ) %>% addMiniMap( toggleDisplay = TRUE, position = "bottomleft", tiles = providers$OpenStreetMap.Mapnik ) # Despliegue del mapa leaflet_cantones ``` ### Gráfico de cantones con mayor cantidad de casos positivos ```{r} st_drop_geometry(sf_positivos_cantones_ultima_fecha) %>% mutate(canton = factor(canton, levels = canton)) %>% top_n(n = 10, wt = positivos) %>% plot_ly(x = ~ canton, y = ~ positivos, type = "bar", text = ~ positivos, textposition = 'auto', marker = list(color = color_positivos) ) %>% layout(yaxis = list(title = "Cantidad de casos positivos"), xaxis = list(title = ""), margin = list(l = 10, r = 10, b = 10, t = 10, pad = 2 ) ) ``` Casos activos ======================================================================= Row {data-height=1} ----------------------------------------------------------------------- ### **Última actualización: `r df_general_pais_ultima_fecha$FECHA`** Row ----------------------------------------------------------------------- ### Casos activos {.value-box} ```{r} valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$activos, big.mark = ","), " (", (df_general_pais_ultima_fecha$nue_acti), "+", ")" , sep = " "), caption = "Total de casos activos ", icon = icono_activos, color = color_activos ) ``` ### Mujeres {.value-box} ```{r} valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$muj_acti, big.mark = ","), " (", round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$muj_acti / df_general_pais_ultima_fecha$activos, 1), "%)", sep = ""), caption = "Total de mujeres activas", icon = icono_mujeres, color = color_activos ) ``` ### Hombres {.value-box} ```{r} valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$hom_acti, big.mark = ","), " (", round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$hom_acti / df_general_pais_ultima_fecha$activos, 1), "%)", sep = ""), caption = "Total de hombres activos", icon = icono_hombres, color = color_activos ) ``` ### Menores {.value-box} ```{r} valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$menor_acti, big.mark = ","), " (", round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$menor_acti / df_general_pais_ultima_fecha$activos, 1), "%)", sep = ""), caption = "Total de menores positivos", icon = icono_menores, color = color_activos ) ``` ### Adultos Mayores {.value-box} ```{r} valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$am_acti, big.mark = ","), " (", round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$am_acti / df_general_pais_ultima_fecha$activos, 1), "%)", sep = ""), caption = "Total de adultos mayores activos", icon = icono_am, color = color_activos ) ``` Row {data-width=400} ----------------------------------------------------------------------- ### Mapa de casos activos en cantones ```{r} paleta_roja <- colorBin(palette = "Reds", domain = sf_activos_cantones_ultima_fecha$positivos, bins = 10 ) leaflet_cantones_activos <- leaflet(sf_activos_cantones_ultima_fecha) %>% fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>% addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>% addPolygons(fillColor = ~paleta_roja(activos), stroke=T, fillOpacity = 1, color="black", weight=0.2, opacity= 0.5, group = "Cantones", popup = paste("Provincia: ", sf_activos_cantones_ultima_fecha$provincia, "
", "Cantón: ", sf_activos_cantones_ultima_fecha$canton, "
", "activos: ", sf_activos_cantones_ultima_fecha$activos ) ) %>% addLegend("bottomright", pal = paleta_roja, values = ~activos, title = "Casos activos", opacity = 1 ) %>% addLayersControl( baseGroups = c("OpenStreetMap"), overlayGroups = c("Cantones"), options = layersControlOptions(collapsed = TRUE) ) %>% addMiniMap( toggleDisplay = TRUE, position = "bottomleft", tiles = providers$OpenStreetMap.Mapnik ) # Despliegue del mapa leaflet_cantones_activos ``` ### Gráfico de cantones con mayor cantidad de casos activos ```{r} st_drop_geometry(sf_activos_cantones_ultima_fecha) %>% mutate(canton = factor(canton, levels = canton)) %>% top_n(n = 10, wt = activos) %>% plot_ly(x = ~ canton, y = ~ activos, type = "bar", text = ~ activos, textposition = 'auto', marker = list(color = color_activos) ) %>% layout(yaxis = list(title = "Cantidad de casos activos"), xaxis = list(title = ""), margin = list(l = 10, r = 10, b = 10, t = 10, pad = 2 ) ) ``` Casos recuperados ======================================================================= Row {data-height=1} ----------------------------------------------------------------------- ### **Última actualización: `r df_general_pais_ultima_fecha$FECHA`** Casos fallecidos ======================================================================= Row {data-height=1} ----------------------------------------------------------------------- ### **Última actualización: `r df_general_pais_ultima_fecha$FECHA`**